WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Сбой импорта модуля Scipy (и Seaborn) после обновления conda с (Py 3.6)

Недавно я обновил conda и установил все пакеты. В настоящее время моя версия Python — 3.6. Простая программа, как показано ниже, дает сбой при импорте модуля, а также упоминает, что модуль «морской» тоже не работает.

  1. Почему это происходит? Несмотря на то, что все пакеты обновляются через дистрибутив conda, разве они не проверяют зависимости пакетов на своей стороне, а затем предоставляют пользователям все последние версии?
  2. Если кто-то сталкивается с этой проблемой, какой первый шаг сделать? Установить и переустановить пакет или весь дистрибутив conda?

Минимальный рабочий пример:

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize


def rosen(x):
    """The Rosenbrock function"""
    return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1] ** 2.0) ** 2.0 + (1 - x[:-1]) ** 2.0)


x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])
res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead',
               options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})

print(res.x)

> Traceback (most recent call last):   File
> "C:/Users/abhil/PycharmProjects/CISC-601-ScientificComputing2-Py3/_modules/_scipy_optimize_test.py",
> line 2, in <module>
>     from scipy.optimize import minimize   File "C:\Users\abhil\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\__init__.py",
> line 240, in <module>
>     from .optimize import *   File "C:\Users\abhil\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py",
> line 37, in <module>
>     from .linesearch import (line_search_wolfe1, line_search_wolfe2,   File
> "C:\Users\abhil\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\linesearch.py",
> line 18, in <module>
>     from scipy.optimize import minpack2 ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.
> 
> Process finished with exit code 1

В чем разница между

конда обновление конда

а также

обновление конды анаконда



Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]